基础理论原则
CAP 原则是 Consistency（一致性）、Availablity（可用性）和 Partition-tolerance（分区容错性）的缩写，它是分布式系统中的平衡理论。在分布式系统中，一致性要求所有节点每次读操作都能保证获取到最新数据；可用性要求无论任何故障产生后都能保证服务仍然可用；分区容错性要求被分区的节点可以正常对外提供服务。事实上，任何系统只可同时满足其中二个，无法三者兼顾。对于分布式系统而言，分区容错性是一个最基本的要求。那么，如果选择了一致性和分区容错性，放弃可用性，那么网络问题会导致系统不可用。如果选择可用性和分区容错性，放弃一致性，不同的节点之间的数据不能及时同步数据而导致数据的不一致。
BASE 理论针对一致性和可用性提出了一个方案，BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft-state（软状态）和 Eventually Consistent（最终一致性）的缩写，它是最终一致性的理论支撑。简单地理解，在分布式系统中，允许损失部分可用性，并且不同节点进行数据同步的过程存在延时，但是在经过一段时间的修复后，最终能够达到数据的最终一致性。BASE 强调的是数据的最终一致性。相比于 ACID 而言，BASE 通过允许损失部分一致性来获得可用性。
二阶段提交
在分布式系统中，每个数据库只能保证自己的数据可以满足 ACID 保证强一致性，但是它们可能部署在不同的服务器上，只能通过网络进行通信，因此无法准确的知道其他数据库中的事务执行情况。因此，为了解决多个节点之间的协调问题，就需要引入一个协调者负责控制所有节点的操作结果，要么全部成功，要么全部失败。其中，XA 协议是一个分布式事务协议，它有两个角色：事务管理者和资源管理者。这里，我们可以把事务管理者理解为协调者，而资源管理者理解为参与者。
XA 协议通过二阶段提交协议保证强一致性。
二阶段提交协议，顾名思义，它具有两个阶段：第一阶段准备，第二阶段提交。这里，事务管理者（协调者）主要负责控制所有节点的操作结果，包括准备流程和提交流程。第一阶段，事务管理者（协调者）向资源管理者（参与者）发起准备指令，询问资源管理者（参与者）预提交是否成功。如果资源管理者（参与者）可以完成，就会执行操作，并不提交，最后给出自己响应结果，是预提交成功还是预提交失败。第二阶段，如果全部资源管理者（参与者）都回复预提交成功，资源管理者（参与者）正式提交命令。如果其中有一个资源管理者（参与者）回复预提交失败，则事务管理者（协调者）向所有的资源管理者（参与者）发起回滚命令。举个案例，现在我们有一个事务管理者（协调者），三个资源管理者（参与者），那么这个事务中我们需要保证这三个参与者在事务过程中的数据的强一致性。首先，事务管理者（协调者）发起准备指令预判它们是否已经预提交成功了，如果全部回复预提交成功，那么事务管理者（协调者）正式发起提交命令执行数据的变更。
注意的是，虽然二阶段提交协议为保证强一致性提出了一套解决方案，但是仍然存在一些问题。其一，事务管理者（协调者）主要负责控制所有节点的操作结果，包括准备流程和提交流程，但是整个流程是同步的，所以事务管理者（协调者）必须等待每一个资源管理者（参与者）返回操作结果后才能进行下一步操作。这样就非常容易造成同步阻塞问题。其二，单点故障也是需要认真考虑的问题。事务管理者（协调者）和资源管理者（参与者）都可能出现宕机，如果资源管理者（参与者）出现故障则无法响应而一直等待，事务管理者（协调者）出现故障则事务流程就失去了控制者，换句话说，就是整个流程会一直阻塞，甚至极端的情况下，一部分资源管理者（参与者）数据执行提交，一部分没有执行提交，也会出现数据不一致性。此时，读者会提出疑问：这些问题应该都是小概率情况，一般是不会产生的？是的，但是对于分布式事务场景，我们不仅仅需要考虑正常逻辑流程，还需要关注小概率的异常场景，如果我们对异常场景缺乏处理方案，可能就会出现数据的不一致性，那么后期靠人工干预处理，会是一个成本非常大的任务，此外，对于交易的核心链路也许就不是数据问题，而是更加严重的资损问题。
三阶段提交协议
二阶段提交协议诸多问题，因此三阶段提交协议就要登上舞台了。三阶段提交协议是二阶段提交协议的改良版本，它与二阶段提交协议不同之处在于，引入了超时机制解决同步阻塞问题，此外加入了预备阶段尽可能提早发现无法执行的资源管理者（参与者）并且终止事务，如果全部资源管理者（参与者）都可以完成，才发起第二阶段的准备和第三阶段的提交。否则，其中任何一个资源管理者（参与者）回复执行，或者超时等待，那么就终止事务。总结一下，三阶段提交协议包括：第一阶段预备，第二阶段准备，第二阶段提交。
三阶段提交协议很好的解决了二阶段提交协议带来的问题，是一个非常有参考意义的解决方案。但是，极小概率的场景下可能会出现数据的不一致性。因为三阶段提交协议引入了超时机制，如果出现资源管理者（参与者）超时场景会默认提交成功，但是如果其没有成功执行，或者其他资源管理者（参与者）出现回滚，那么就会出现数据的不一致性。
TCC模式
二阶段提交协议和三阶段提交协议很好的解决了分布式事务的问题，但是在极端情况下仍然存在数据的不一致性，此外它对系统的开销会比较大，引入事务管理者（协调者）后，比较容易出现单点瓶颈，以及在业务规模不断变大的情况下，系统可伸缩性也会存在问题。注意的是，它是同步操作，因此引入事务后，直到全局事务结束才能释放资源，性能可能是一个很大的问题。因此，在高并发场景下很少使用。因此，阿里提出了另外一种解决方案：TCC 模式。注意的是，很多读者把二阶段提交等同于二阶段提交协议，这个是一个误区，事实上，TCC 模式也是一种二阶段提交。
TCC 模式将一个任务拆分三个操作：Try、Confirm、Cancel。假如，我们有一个 func() 方法，那么在 TCC 模式中，它就变成了 tryFunc()、confirmFunc()、cancelFunc() 三个方法。
在 TCC 模式中，主业务服务负责发起流程，而从业务服务提供 TCC 模式的 Try、Confirm、Cancel 三个操作。其中，还有一个事务管理器的角色负责控制事务的一致性。例如，我们现在有三个业务服务：交易服务，库存服务，支付服务。用户选商品，下订单，紧接着选择支付方式进行付款，然后这笔请求，交易服务会先调用库存服务扣库存，然后交易服务再调用支付服务进行相关的支付操作，然后支付服务会请求第三方支付平台创建交易并扣款，这里，交易服务就是主业务服务，而库存服务和支付服务是从业务服务。
我们再来梳理下，TCC 模式的流程。第一阶段主业务服务调用全部的从业务服务的 Try 操作，并且事务管理器记录操作日志。第二阶段，当全部从业务服务都成功时，再执行 Confirm 操作，否则会执行 Cancel 逆操作进行回滚。
现在，我们针对 TCC 模式说说大致业务上的实现思路。首先，交易服务（主业务服务）会向事务管理器注册并启动事务。其实，事务管理器是一个概念上的全局事务管理机制，可以是一个内嵌于主业务服务的业务逻辑，或者抽离出的一个 TCC 框架。事实上，它会生成全局事务 ID 用于记录整个事务链路，并且实现了一套嵌套事务的处理逻辑。当主业务服务调用全部的从业务服务的 try 操作，事务管理器利用本地事务记录相关事务日志，这个案例中，它记录了调用库存服务的动作记录，以及调用支付服务的动作记录，并将其状态设置成“预提交”状态。这里，调用从业务服务的 Try 操作就是核心的业务代码。那么， Try 操作怎么和它相对应的 Confirm、Cancel 操作绑定呢？其实，我们可以编写配置文件建立绑定关系，或者通过 Spring 的注解添加 confirm 和 cancel 两个参数也是不错的选择。当全部从业务服务都成功时，由事务管理器通过 TCC 事务上下文切面执行 Confirm 操作，将其状态设置成“成功”状态，否则执行 Cancel 操作将其状态设置成“预提交”状态，然后进行重试。因此，TCC 模式通过补偿的方式保证其最终一致性。
